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虽然一个两个课程不能把你的思维打开，但是我这里是一个系统，你可以学很多个，只要决定做其中一个方向，然后把这个分类的所有课程都拿来学习，我想你一定会作出成绩。其实那些成功的人都没有想那么多，先做起来去测试，加上坚持最后都会做起来的。

本文目录

文首语

获取人生的第一桶金，对于许多人来说，是一个重要的里程碑。这不仅意味着经济上的独立，也意味着个人能力的提升和社会地位的提高。那么，获取人生的第一桶金需要什么机遇或者需要具备什么样的品质呢？

我们需要明确一点，那就是获取人生的第一桶金并不是一件容易的事情。它需要我们付出大量的努力和时间，需要我们有坚定的决心和毅力，需要我们有敏锐的洞察力和判断力，需要我们有创新的思维和行动力。

机遇

机遇是获取人生第一桶金的重要因素。在商业领域，机遇往往意味着市场的空缺、消费者的需求、技术的进步等。例如，互联网的发展为许多创业者提供了巨大的机遇，他们通过开发新的应用、服务或者产品，满足了消费者的需求，从而获得了成功。因此，我们需要时刻保持对市场的关注，寻找并抓住机遇。

品质

品质是获取人生第一桶金的基础。首先，我们需要有坚定的决心和毅力。在追求成功的过程中，我们可能会遇到各种困难和挑战，只有坚定的决心和毅力，才能让我们坚持下去。其次，我们需要有敏锐的洞察力和判断力。在商业领域，市场的变化非常快，只有敏锐地洞察市场的变化，准确地判断市场的趋势，才能做出正确的决策。再次，我们需要有创新的思维和行动力。在竞争激烈的市场环境中，只有不断创新，才能保持竞争优势。

技能

技能是获取人生第一桶金的工具。这包括专业技能、管理技能、沟通技能等。例如，如果你是一名程序员，你需要掌握编程语言、软件开发等专业技能；如果你是一名创业者，你需要掌握管理团队、制定战略等管理技能；如果你是一名销售人员，你需要掌握沟通技巧、谈判技巧等沟通技能。

人脉

人脉是获取人生第一桶金的资源。在商业领域，人脉往往意味着信息、资源、合作等。通过建立广泛的人脉关系，我们可以获取更多的信息和资源，更容易找到合作伙伴，更容易获得成功。

知识

知识是获取人生第一桶金的武器。这包括专业知识、市场知识、法律知识等。通过不断学习和积累知识，我们可以提高自己的专业素养，更好地理解市场，更好地遵守法律，从而更容易获得成功。

如果以上的机遇、品质、技能、人脉、知识你都没有或者说很少，那为什么不静下心来先获取一样呢，至少先从做一个项目开始，然后慢慢的磨砺自己呢？

或者你还没有找到一项适合自己的项目，或者自己想做的项目，那么下面的这个项目可能不是最好的，但可能是当下最适合你的。

0基础 AI入门实战(深度学习+Pytorch) 通俗易懂/0基础入门/案例实战/跨专业提升

课程目录

001-课程介绍.mp4

002-1-神经网络要完成的任务分析.mp4

003-2-模型更新方法解读.mp4

004-3-损失函数计算方法.mp4

005-4-前向传指流程解读.mp4

006-5-反向传指演示mp4

007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4

008-7-神经网络效果可视化分析.mp

009-8-神经元个数的作用.mp4

010-9-预处理与dropout的作用.mp4

011-1-卷积神经网络概述分析.mp4

012-2-卷积要完成的任务解读.mp4

013-3-卷积计算详细流程江示.mp4

014-4-层次结梅的作用.mp4

015-5-参数共享的作用.mp4

016-6-池化层的作用与数果.mp4

017-7-整体网络结构架构分析.mp4

018-8-经典网络架构概述mp4

019-1-RNN网络结构原理与问题mp4

020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4

021-3-self-attention要解决的问题mg4

022-4-0KV的柔源与作用.mp4

023-5-多头注意力机制的数果.mp4

024-6-位置编码与解码器.mp4

025-7-整体架构总结.mp4

026-8-BERT训练方式分析.mg4

027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4

028-2-CPU与GPU版本安装方法解读mp

029-1-数据集与任务概述.mp4

030-2-基本模块应用测试.mp4

031-3-网络结构定义方法.mp4

032-4-数据源定义简介.mp4

033-5-损实与训练模块分析.mp

034-6-训练一个基本的分类模型mp

035-7-参数对结果的影响.mp4

036-1-任务与数据集解读.mp4

037-2-参数初始化操作解读.m4

038-3-训练流程实例.mp4

039-4-模型学习与预测.mp4

040-1-输入特征通道分析.mp4

041-2-卷积网络参数解读.m4

042-3-卷积网络模型训练.mp4

043-1-任务分析与图像数据基本处理mp4

044-2-数据增强模块.mp4

045-3-数据集与模型选择.mp4

046-4-迁移学习方法解读.mp4

047-5-输出层与棵度设置.mp4

048-6-输出类别个数修改.mp4

049-7-优化器与学习率衰减.mp4

050-8-模型训练方法.mp4

051-9-重新训练全部模型.mp4

052-10-测试结果演示分析.mp4

053-4-实用Dataloader加裁数据并训练模型mp

054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4

055-2-图博教据与标签路径处理.mp4

056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4

057-1-数据集与任务目标分析.mp4

058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4

059-3-命令行参数与DEBUG.mp4

060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4

061-5-预料表与学特切分.mp4

062-6-字符预处理转换ID.mp4

063-7-LSTM网络结构基本定义.mp4

064-8-网络模型预测结果输出.mp4

065-9-模型训练任务与总结.mp4

066-1-基本结构与训练好的模型加款.mp4

067-2-服务端处理与预测国数.mp4

068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4

069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4

070-1-项目源码准备.mp4

071-2-源码DEBUG演示mp4

072-3-Embedding模块实现方法.mp4

073-4-分块要完成的任务.mp4

074-5-QKV计算方法.mp4

075-6-特征加权分配.mp4

076-7-完成前向传播.mp4

077-8-损失计算与训练mp4

课程介绍

下面的文字是课程中的录音转文字，可能偏于口水话，就是口播的形式，可以直接略过，直接去看视频

以上内容就是今天分享的课程，如果你喜欢就拿下吧。另外如果想要体验本网站的一些项目，可以加站长的v信，mayijiejie135

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